Exactly-Once 语义的实现比 At-Most-Once 和 At-Least-Once 要复杂得多,因为它需要确保数据的幂等性(即重复的数据处理操作不会影响最终结果)和端到端数据处理的精准性。 实现Exactly-Once 语义的方法 实现Exactly-Once 语义通常涉及多个技术和机制,包括状态管理、事务机制、检查点和日志等。常用的实现方法有以下几...
在Flink 1.4 版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交 Sink,即 TwoPhaseCommitSinkFunction 函数。该 SinkFunction 提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑,自此 Flink 搭配特定 Source 和 Sink(如 Kafka 0.11 版)实现精确一次处理语义(英文简称:EOS,即 Exactly-Once Semantics)。 端到端精准一次处理语义(EOS...
Spark读取Kafka数据需满足输出端的事务写入,则一般需生成一个唯一ID(可由批次号、时间、分区、offset等组合),之后将该ID结合计算结果在同一个事务中写入目标源,提交和写入操作保持原子性,实现输出端的Exactly-Once语义。 三Apache Flink的Exactly-Once机制 Apache Flink是目前市场最受关注的流计算处理引擎,相较于Spark...
At-Least-Once + 去重:性能开销巨大,但失败的影响是局部的。 2、Flink 中的 Exactly-Once 实现 Flink 提供的 Exactly-Once 的语义特性,是通过基于 checkpoint 的状态快照和流重放两种方式组合实现的,由Chandy-Lamport 分布式快照算法启发而来。 故障未发生时: 在执行任务时,会异步地为每个算子的所有状态创建检查点...
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生,计算的结果(包括所有所改变的状态)都一样。 所以,在计算的时候如果发生了一个错误,系统重新计算,重新计算的结果和没有错误发生所得到的结果是一样的,因为这些计算操作是“恰好一次的”。这有另外一个专业术语:“幂等操作”。
从上述的场景中我们可以发现,事务消息最主要的动机是在流处理中实现Exactly Once的语义,这可以分为: ꔷ 仅发送一次:单分区仅发送一次由生产者幂等保证,多分区仅发送一次由事务机制保证 ꔷ 仅消费一次:Kafka 通过消费位点的提交来控制消费进度,而消费位点的提交被抽象成向系统 topic 发送消息。这就使得发送和消费...
在大规模数据处理场景中,保证数据处理的Exactly-Once语义非常重要,即每条数据只会被处理一次,不会出现重复或丢失的情况。Flink通过一系列机制来实现Exactly-Once语义的保证,下面将详细介绍其原理。 1.概述 在传统的流处理中,通常有两种语义保证方式:At-Least-Once和At-Most-Once。At-Least-Once语义可以保证每条数据...
flink mysqlcdc 故障恢复 flink checkpoint exactlyonce 一、具体操作 要做到 Exactly-once,我们需要开启 Flink 的检查点功能: env.enableCheckpointing(60_000); env.setStateBackend((StateBackend) new FsStateBackend("/tmp/flink/checkpoints")); env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(...
在流计算领域中，流处理引擎的可靠性模式或处理语义对数据处理有着深远影响。最常见的处理语义包括最多一次（At-most-once）、至少一次（At-least-once）和精确一次（Exactly-once）。最多一次处理保证数据或事件最多由应用程序中的所有算子处理一次。这意味着如果数据在被流应用程序完全处理之前发生丢失，...